Intelligenza artificiale dietro le quinte

L’intelligenza artificiale non è certo più un tema della letteratura di fantascienza ma, al contrario, è già una realtà abbondantemente presente nelle nostre vite.

Le macchine cosiddette “intelligenti” riescono ormai a svolgere compiti più o meno complessi e a interagire con l’uomo supportandolo in moltissimi campi come accade in ambito industriale, ad esempio, o nel mondo della salute. 

Anche alla guida l’AI è un valido aiuto per gli automobilisti e le sue applicazioni sono disponibili per un pubblico sempre più vasto. In questa area si situano ovviamente anche tutte le sperimentazioni e le innovazioni che gravitano attorno all’obiettivo di mettere sul mercato veicoli dotati di guida autonoma ovvero senza che il guidatore sia implicato nella conduzione del veicolo e che quindi si trasformi in un semplice passeggero.

Le fondamenta dell’Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale è un termine che si riferisce a sistemi che imitano l’intelligenza umana. Ma quali sono le tecnologie specifiche che sono alla base dell’AI?

Le tre principali sono:
 Machine learning: l’inglese “apprendimento automatico” è tutta quell’area che si occupa di creare macchine e sistemi in grado di apprendere e modificare i propri comportamenti in base ai dati raccolti e quindi, di fatto, all’esperienza. Il machine learning si basa su una capacità di analisi e sintesi dei dati che mima i processi umani di sedimentazione attiva della memoria, cioè non solo la capacità di stratificare i dati della realtà ma anche di rielaborarli in modo nuovo. Il machine learning è già oggi utilizzato ovunque, anche dai sistemi delle banche online con cui interagiamo giornalmente o dagli algoritmi dei social media. Il tema del machine learning è fondamentale per lo sviluppo dei sistemi di guida a autonoma ma si può sviluppare in due modi diversi tra loro: il cosiddetto ML supervisionato prevede che le macchine apprendano grazie ai dati raccolti con la guida di un data scientist, mentre il machine learning non supervisionato lascia al sistema la libertà di apprendere, senza una guida. Ovviamente più la potenza di calcolo della macchina è grande meno è semplice prevedere i modi con cui elaborerà i dati e i loro effetti.

 Natural language processing, “elaborazione della lingua naturale”, è una branca dell’intelligenza artificiale che ha lo scopo di decifrare e imitare il linguaggio umano nel modo più fedele possibile. Si tratta di un settore in enorme espansione negli ultimi anni anche grazie alle applicazioni domestiche che tutti ben conosciamo, gli assistenti vocali che abbiamo in casa e a cui chiediamo di spegnere la luce, mettere il timer o accendere la musica sono perfetti esempi di NLP. Rispetto alle versioni estremamente “funzionali” che conosciamo, e quindi capaci di rispondere a comandi semplici, la nuova frontiera che è attualmente in sviluppo nel mondo del natural language processing si sta concentrando sugli aspetti più complessi dell’espressione del linguaggio come la comprensione del tono di voce e l’espressione dei sentimenti. 

 Computer vision: indica la capacità delle macchine di decifrare immagini e video, ma anche oggetti del mondo reale. Sostanzialmente la computer vision permette alle macchine di interagire con ciò che le circonda, decifrando le immagini andando al di là delle catalogazioni fittizie. Questa tecnologia è alla base dello sviluppo delle auto a guida autonoma e nello sviluppo dei sistemi ADAS -  Advanced Driver Assistance System di cui abbiamo parlato qui.

Quali i benefici dell’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale grazie al machine learning, al natural language processing e alla computer vision, ha un tempo di apprendimento esponenzialmente ridotto rispetto all’intelligenza umana e, per questo, può incrementare significativamente i processi di elaborazione dei dati e i loro tempi. 

Il grande interesse attorno al tema dell’Intelligenza artificiale applicata al mondo dei trasporti su gomma è favorita anche sul fronte della sicurezza. L’errore umano è alla base di gran parte degli incidenti stradali, la guida autonoma o semi autonoma potrebbe essere un valido alleato nel loro contenimento. 

Nel frattempo già oggi, in fatto di sicurezza beneficiamo tutti della presenza dell’AI nelle nostre vite di guidatori grazie ai sistemi ADAS, alla navigazione GPS e a tutti i servizi digitali di supporto alla guida.